多 Agent 系统对比
"多 agent" 这个词被滥用得几乎没意义。AutoGen 0.4 的 actor 模型 / Manus 的 CodeAct 多 sub-agent / Devin manage Devins / Claude Code subagents——这四个东西架构上完全不一样，解决的也是不同问题。本节把它们逐一拆开。
Reference / Market Watch
Level 2 · 横评附录
阅读时间 · 24 分钟
练习 · 选做
高波动
Last reviewed · 2026-04-22
你将学会什么
- 理解《多 Agent 系统对比》在 agent harness / coding agent 学习路径里的核心作用。
- 能用本页给出的判断法区分“概念、机制、边界、代价”。
- 知道这页内容之后会在哪一章被复用到源码阅读或动手实践里。
学习前提
建议先读《编程 Agent 五家深对比》；如果你是跳读，至少先看本章索引与本页 TL;DR。
这页在课程中的位置
附录 A · 市场横评，只负责给课程主线提供带日期的现实快照。
本页 1 句话结论
"多 agent" 这个词被滥用得几乎没意义。 AutoGen 0.4 的 actor 模型 / Manus 的 CodeAct 多 sub-agent / Devin manage Devins / Claude Code subagents ——这四个东西 架构上完全不一样 ，解决的也是不同问题。本节把它们逐一拆开。
带走的判断法
先看比较维度，再看结论；先确认事实来源，再读作者判断。
Source Policy
附录横评：Primary / Secondary / Community 分层引用。
快照与教学边界
本页目标
把“多 agent”拆成几种稳定拓扑，让学员学会判断什么时候真的需要它。
本页不做
不把“多 agent”当 marketing tag，也不把某个产品的临时热度写成理论。
阅读方法
先看通信与控制权，再看谁是 agent、谁只是被调度的进程或 session。
证据分层
Primary 官方 docs / 官方博客，用来支撑本页的拓扑判断。
Secondary 技术拆解，用来补细节，不单独决定分类。
先把"多 agent"切成 5 种模式
- Subagent / 子 agent——主 agent 派一个子 agent 做子任务，子 agent 完成即销毁，只回 summary。主目的：context 隔离。
- Handoff / 交接——agent A 把控制权交给 agent B（不返回）。主目的：专家分工。
- Group Chat / 群聊——多 agent 在同一 thread 里轮流发言，由 manager 决定下一个发言者。主目的：多视角辩论。
- Actor model——agent 之间通过异步消息通信，无中心调度，可分布式。主目的：可扩展 + 解耦。
- Coordinator + parallel workers——主 agent 把任务切片派给 N 个独立 agent 并行干，最后合并结果。主目的：吞吐 + 隔离。
同一个产品可能用多种。比如 Claude Code 用模式 1+5；Devin 用模式 1+5；AutoGen 0.4 主推模式 4 但也能做 3；Manus 用 5。下面挨个看。
架构切换器（点击 tab）
Claude Code · subagent + coordinator
AutoGen 0.4 · actor model
Manus · CodeAct + sub-agents
Devin · manage Devins
OpenAI Agents SDK · handoff
Subagent + Coordinator（实验性）
depth=1summary onlyparallel OK
- Main agent 通过
Agent(原 Task) 工具 spawn subagent，每个 subagent 独立 context，主 agent 只看到最终 summary[1]。
- 不能递归——subagent 不能再 spawn subagent。这避免了 "agent-ception" 的资源爆炸[1]。
- Built-in subagent：Explore（Haiku，只读，专做 codebase 调研）/ Plan / general-purpose。也可用 YAML frontmatter 自定义。
- 2.1.32+ 实验性 Agent Teams (Coordinator Mode)：通过
TeamCreateTool + SendMessageTool 让多 agent 互发消息——这才是真"群聊"，但默认 feature flag 关闭[2]。
- 设计取向：保守。CC 把"多 agent"当成"context 隔离的一种手段"，不当成"分工的核心机制"。
Actor Model（v0.4 自 2025/01）
asyncdistributedmulti-language
- Core 层实现 actor 模型——agent 是事件驱动 actor，通过异步消息通信，消息分发与处理解耦，可跨进程/跨机器/跨语言（Python + .NET）[3]。
- AgentChat 层是 v0.2 风格的高层 API：
RoundRobinGroupChat / SelectorGroupChat / AssistantAgent / UserProxy——保留 v0.2 的群聊范式，易迁移[3]。
- Extensions 层：模型 client、工具、3rd-party 集成。例如 Magentic-One（Microsoft 自研多 agent app）。
- 2024/11 分叉：原作者 fork 出
AG2（pip install ag2，向后兼容 0.2，MIT，自带 Docker code execution sandbox）
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